XITASO GmbH
Senior AI Engineer(m/w/x)
Full-time/Part-timeOn-siteSenior
Augsburg, Krumbach (Schwaben), Berlin, Erlangen, Leipzig, Münster, München, Karlsruhe
from 76,000 / year
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Your personal AI career agent
WOWoodmark Consulting AG
.AI Data Engineer(m/w/x)
Berlin, Düsseldorf, München
Full-timeOn-siteExperienced
AI/ML
Data Science
Nejo AI Summary
Konzeption robuster, produktionsreifer AI-Architekturen und Entwicklung von Datenpipelines für ML-Modelle. Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data/Cloud Engineering und 2 Jahre im ML/AI-Bereich erforderlich. Fokus auf skalierbare Systeme und Integration in Cloud-Landschaften.
Requirements
- Mindestens 2 Jahre Projekterfahrung im Data- oder Cloud-Engineering-Umfeld
- Fundiertes Verständnis moderner Daten- und AI-Architekturen
- Verständnis des Zusammenspiels von Services in skalierbaren Systemlandschaften
- Mindestens 3 Jahre Erfahrung im Data Engineering oder Cloud Engineering
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung im Bereich Machine Learning oder AI
- Sehr gute Kenntnisse in Python (optional Java oder Scala)
- Fundierte Erfahrung mit AWS oder Azure sowie AI-Cloud-Diensten
- Erfahrung mit Infrastructure as Code (z. B. Terraform, CloudFormation, Bicep)
- Kenntnisse in Container- und Orchestrierungstechnologien (Docker, Kubernetes, EKS, AKS)
- Erfahrung mit Workflow-Management-Systemen (z. B. Airflow, AWS Step Functions)
- Idealerweise Erfahrung mit Vektordatenbanken, RAG-Architekturen oder agentenbasierten AI-Systemen
- Ausgeprägtes Verständnis für Non-Functional Requirements (Performance, Security, Compliance, Kostenoptimierung)
- Intrinsisches Interesse an AI-Innovationen
- Aktives Verfolgen und kritische Bewertung von AI-Marktentwicklungen
- Stakeholderorientiertes Denken
- Erfahrung in Zusammenarbeit mit Stakeholdern auf verschiedenen Ebenen
- Strukturierte Vermittlung komplexer technischer Sachverhalte
- Unterstützung beim Aufbau von AI- und Architekturkompetenz
- Proaktiver Wissenseinbringung ins Team
- Fließende Deutschkenntnisse
- Fließende Englischkenntnisse
Tasks
- AI- und ML-Modelle entwickeln
- Passende Datenpipelines entwickeln
- Skalierbare Systeme konzipieren
- Robuste, produktionsreife AI-Architekturen konzipieren
- Nachhaltige Integration in Cloud- und Datenlandschaften sicherstellen
- Skalierbare AI- und Data-Architekturen konzipieren
- ML-Inference-Techniken nutzen
- Fine-Tuning durchführen
- Leistungsfähige Prompt-Engineering-Strategien entwickeln
- Zielarchitekturen für AI-Use-Cases entwerfen
- In bestehende Enterprise-Architekturen einbinden
- Infrastructure-as-Code einsetzen
- Reproduzierbare, skalierbare und sichere Umgebungen aufbauen
- AI-Lösungen produktionsreif machen
- Technische Verantwortung für Projekte übernehmen
- Architekturdesign verantworten
- Technische Umsetzung verantworten
- Technologieentscheidungen bewerten
- Weniger erfahrene Teammitglieder unterstützen
- Intensiven Austausch mit Fachbereichen und Architekten pflegen
- Intensiven Austausch mit Kunden pflegen
- Intensiven Austausch mit dem Projektteam pflegen
- Intensiven Austausch mit dem Woodmark Team pflegen
Work Experience
- 3 years
Education
- Vocational certificationOR
- Bachelor's degreeOR
- Master's degree
Languages
- German – Business Fluent
- English – Business Fluent
Tools & Technologies
- Python
- Java
- Scala
- AWS
- Azure
- Bedrock
- Azure OpenAI
- Terraform
- CloudFormation
- Bicep
- Docker
- Kubernetes
- EKS
- AKS
- Airflow
- AWS Step Functions
- Vektordatenbanken
- RAG-Architekturen
- Agentenbasierte AI-Systeme
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